Meilleurs Logiciel d'intelligence artificielle

Qu'est-ce que le logiciel d'IA ?

Comment utiliser le logiciel d'intelligence artificielle

Fonctionnalités du logiciel d'intelligence artificielle

Types de logiciels d'intelligence artificielle

Il existe de nombreux types de logiciels d'IA, tels que les chatbots, les plateformes d'IA et d'apprentissage automatique, et les solutions d'apprentissage profond. Chaque sous-catégorie offre des fonctionnalités et des capacités d'IA précieuses qui peuvent aider les entreprises à progresser.

Chatbots

Les chatbots sont l'un des domaines les plus raffinés des logiciels d'IA et ont des applications spécifiques dans le monde des affaires, notamment dans l'amélioration de l'expérience client et l'automatisation des processus.

Les chatbots utilisent la technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour mener des conversations avec les clients via des supports textuels et vocaux. Les chatbots augmentent la productivité humaine en automatisant les tâches tactiques, libérant du temps pour la créativité et l'innovation. Les chatbots sont le point de contact principal pour les centres d'appels et les chats de service client en direct sur les sites web. Les entreprises peuvent aider les clients ou les prospects en construisant un chatbot qui détermine la gravité d'une demande ou la raison du contact. Ces solutions analysent le thème général des demandes et dirigent les clients vers la bonne personne équipée pour répondre à leurs questions.

Les chatbots peuvent également servir d'assistants virtuels ou d'outils de support client. Grâce à leurs capacités d'apprentissage automatique et profond, les chatbots continuent d'améliorer leur vocabulaire et leur intelligence générale au fur et à mesure qu'ils interagissent avec les humains.

Plateformes d'IA

Les plateformes d'IA sont un ensemble de technologies intégrées et de frameworks logiciels qui permettent le développement, le test, le déploiement et la gestion d'applications d'IA, de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Elles sont la solution idéale pour les développeurs cherchant à créer des applications intelligentes sur d'autres plateformes. Les plateformes d'IA offrent un environnement centralisé qui fournit des algorithmes préconstruits et des frameworks de code pour aider à créer l'application à partir de zéro.

Les plateformes d'IA sont un mélange de produits open-source et propriétaires et diffèrent des plateformes cloud en tant que service (PaaS). Bien que ces deux technologies fournissent des outils et des services pour le développement d'applications, les plateformes PaaS ne se spécialisent pas dans le développement d'IA. Avec les plateformes d'IA, les développeurs peuvent ajouter des bibliothèques et des frameworks d'apprentissage automatique et profond lors de la construction d'une application, leur donnant un avantage intelligent.

Cependant, même avec une fonctionnalité de glisser-déposer, ces plateformes peuvent être difficiles pour les débutants sans connaissances suffisantes en développement.

Plateformes d'apprentissage automatique

La catégorie ML comprend diverses bibliothèques et frameworks qui développent, déploient et améliorent les modèles et algorithmes d'apprentissage automatique. Ces algorithmes nécessitent une formation humaine et utilisent souvent des modèles d'apprentissage supervisé ou d'apprentissage par renforcement pour apprendre à partir de grands ensembles de données.

Combiner des algorithmes ML avec des ensembles de données permet aux entreprises de tirer des insights et de déployer de nouvelles solutions à grande échelle. Les plateformes ML peuvent être intégrées dans des logiciels sous forme d'algorithmes open-source, permettant aux applications de prendre des décisions plus intelligentes et de faire des prédictions précises. Cependant, construire des applications par ce processus nécessite des compétences élevées en développement et une expertise technique.

Les algorithmes d'apprentissage automatique standard incluent l'apprentissage des règles d'association, les réseaux bayésiens, et l'apprentissage par regroupement et par arbre de décision.

Solutions d'apprentissage profond

Les algorithmes d'apprentissage profond sont un sous-ensemble des algorithmes ML mais ne nécessitent pas de formation humaine. Au lieu de cela, ils utilisent la technologie des réseaux neuronaux artificiels (ANN) pour apprendre automatiquement à partir d'ensembles de données et faire des prédictions. L'ANN permet à des algorithmes sophistiqués de prendre des décisions comme le cerveau humain. Cependant, cela se fait à petite échelle car il est impossible de reproduire les connexions neuronales du cerveau humain.

L'apprentissage profond utilise plusieurs couches de nœuds interconnectés pour reconnaître efficacement des motifs complexes. Il est largement utilisé dans des sous-catégories comme la reconnaissance d'images (vision par ordinateur), le NLP, et la reconnaissance vocale. Ces technologies utilisent l'ANN et dépendent des couches profondes de connexions neuronales des réseaux pour améliorer leurs capacités d'apprentissage.

Avec les algorithmes de reconnaissance d'images, les applications sont formées pour identifier, interpréter et catégoriser avec précision les informations visuelles dans les images. Elles sont couramment utilisées pour la reconnaissance faciale et la détection d'objets dans les véhicules autonomes. Le NLP permet aux machines d'analyser et de répondre au langage et à la parole humains de manière significative et pertinente. Cette technologie rend la communication homme-machine plus intuitive et facile. Le NLP se trouve couramment dans des applications comme Siri d'iPhone, Alexa d'Amazon, ou Google Assistant.

IA générative

L'avènement de l'IA générative a transformé le jeu de la création de contenu. Cette technique utilise des réseaux neuronaux pour identifier les motifs et structures au sein des données existantes afin de générer de nouveaux contenus synthétiques. Les données d'entrée peuvent inclure du texte, des images, du son, des animations et des modèles 3D, et sont catégorisées et traduites à l'aide de l'apprentissage profond et du NLP. Elle peut convertir des entrées textuelles en images, transformer une image en vidéo, et transformer une vidéo en texte.

L'IA générative est idéale pour rationaliser et automatiser les flux de travail pour les professionnels de diverses industries et entreprises. Elle peut être utilisée pour créer des données synthétiques pour entraîner les algorithmes d'IA et de ML existants. Elle peut également analyser des données complexes, permettant aux entreprises de découvrir des tendances et des motifs cachés.

Coût du logiciel d'intelligence artificielle

Le coût du logiciel d'IA varie en fonction de facteurs tels que l'application, la complexité des tâches qu'il effectue, le nombre d'utilisateurs et le modèle de tarification du fournisseur. Il peut aller d'outils open-source disponibles gratuitement à des plateformes de niveau entreprise qui coûtent des milliers voire des millions de dollars par an.

Voici un aperçu général :

• Gratuit ou open source : Certains outils d'IA de base sont disponibles gratuitement ou en tant que logiciels open-source, en particulier ceux destinés aux développeurs et aux data scientists.
• Gamme basse à moyenne : Certaines solutions logicielles d'IA sont basées sur un modèle d'abonnement. Elles peuvent aller de 10 $ à plusieurs centaines de dollars par mois. Cela peut inclure des constructeurs de chatbots, des outils d'analyse prédictive simples et d'autres solutions d'IA de bas de gamme.
• Gamme moyenne à haute : Les applications d'IA avancées utilisées par les entreprises de taille moyenne à grande coûtent généralement plusieurs milliers de dollars par an. Cependant, le coût peut fluctuer en fonction du nombre d'utilisateurs, du volume de données traitées et d'autres facteurs.
• Niveau entreprise : Les grandes entreprises utilisent des solutions d'IA complètes et sur mesure qui coûtent plusieurs centaines de milliers à des millions de dollars. Ces solutions incluent souvent une personnalisation étendue, un support continu et d'autres fonctionnalités premium.

Quels sont les avantages du logiciel d'intelligence artificielle ?

Le logiciel d'IA construit des applications intelligentes qui augmentent les capacités humaines et offrent des expériences améliorées. Il permet aux utilisateurs d'implémenter des capacités d'apprentissage automatique général ou plus spécifiques d'apprentissage profond dans des applications logicielles.

Bien que ce soit la raison principale et quelque peu évidente, il existe de nombreuses motivations derrière cette logique, les thèmes suivants étant parmi les plus courants :

• Prise de décision intelligente : Les solutions d'IA aident les humains à prendre des décisions intelligentes. L'apprentissage automatique fournit des preuves analytiques et des résultats anticipés, éliminant l'incertitude dans la prise de décisions commerciales cruciales. Cette fonctionnalité minimise les risques d'erreur humaine dans la prise de décision et équipe les utilisateurs des données nécessaires pour justifier leurs choix.
• Personnalisation : Les algorithmes de ML permettent aux développeurs de logiciels de créer un haut niveau de personnalisation, offrant des expériences uniques à tous les utilisateurs. En créant des applications qui reconnaissent les interactions des utilisateurs, les développeurs bénéficient de la mise en œuvre de systèmes de recommandation puissants pour améliorer leur logiciel, similaire à Amazon personnalisant les achats des consommateurs ou aux capacités de recommandation de contenu de Netflix.
• Interfaces conversationnelles : Étant donné la popularité des offres d'IA conversationnelle pour les consommateurs, comme Alexa d'Amazon, Siri d'Apple et Google Home, les interfaces conversationnelles font leur chemin dans le monde B2B. Le logiciel d'IA est l'endroit où commencer pour les entreprises de logiciels cherchant à innover et à suivre ces avancées. L'utilisation de la reconnaissance vocale rend les interactions des utilisateurs avec les applications plus efficaces et distinctives.
• Capacités prédictives : La fonctionnalité prédictive permet à une solution d'IA de générer un résultat supposé correct au lieu de nécessiter qu'un humain le fasse manuellement. Cela peut être aussi simple que des solutions de gestion des dépenses ajoutant automatiquement une dépense à un rapport. Avec l'IA et le ML, le logiciel peut comprendre les charges récurrentes qu'un utilisateur saisit chaque mois. Ainsi, le logiciel automatise la tâche en prédisant la charge et en l'ajoutant au rapport.
• Automatisation des tâches : Les entreprises automatisent les tâches redondantes et manuelles des employés en implémentant l'IA et l'apprentissage automatique. Cette délégation aux solutions d'IA permet aux employés de se concentrer sur des parties plus critiques de leur travail qui nécessitent une expertise et une expérience humaines.

Qui utilise le logiciel d'intelligence artificielle ?

Fini le temps où les développeurs utilisaient principalement le logiciel d'IA pour créer des applications intelligentes. Les cas d'utilisation et les applications du logiciel d'IA se sont élargis avec l'essor des grands modèles de langage (LLM) et des outils d'IA générative comme ChatGPT.

De la finance à la santé, il n'y a pas d'industrie qui ne tire pas parti de la puissance de l'IA pour réinventer ses processus. Les institutions financières utilisent des algorithmes d'IA pour détecter la fraude, évaluer les risques et développer des stratégies d'investissement robustes. L'IA soutient également les professionnels de la santé dans la prédiction des résultats des patients, la conception de plans de traitement personnalisés et le diagnostic des maladies.

Les entreprises utilisent des assistants virtuels alimentés par l'IA et des chatbots IA pour soutenir le service client en simplifiant les interactions et en améliorant les expériences utilisateur. Les entreprises emploient également l'IA pour améliorer des processus tels que l'analyse de données, la modélisation prédictive et la gestion de la relation client.

L'IA est également largement utilisée dans le marketing et le commerce électronique pour analyser le comportement des clients, optimiser les campagnes publicitaires et personnaliser les expériences utilisateur. De plus, les gouvernements et les instituts de recherche exploitent l'IA pour l'analyse de données, la modélisation climatique et des fins de sécurité.

Des industries comme la fabrication, la logistique et le transport intègrent l'IA pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.

Défis avec le logiciel d'intelligence artificielle

De nombreux utilisateurs potentiels supposent que le meilleur logiciel d'intelligence artificielle peut tout faire dès sa sortie de la boîte, mais c'est faux. Même le logiciel d'IA gratuit nécessite du temps et une grande quantité de données pour apprendre et fonctionner selon les attentes. Les utilisateurs doivent entraîner les algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant l'apprentissage par renforcement, supervisé et non supervisé pour construire une application véritablement intelligente.

Par exemple, un modèle de vision par ordinateur ne peut pas déterminer si une image est un chat ou un chien à moins qu'il n'ait appris à quoi ressemblent un chat et un chien.

Il y a également un besoin de plus de personnes qui comprennent comment construire ces algorithmes et les entraîner à effectuer les actions nécessaires. L'utilisateur moyen ne peut pas simplement démarrer un logiciel d'IA et le faire résoudre tous ses problèmes. Au lieu de cela, cela nécessite des connaissances substantielles en développement logiciel et en apprentissage automatique.

Cependant, à mesure que le besoin de ces professionnels augmente, le nombre de candidats qualifiés et les capacités des applications qu'ils construisent augmenteront également.

Tendances technologiques de l'IA

Au cours des cinq dernières années, l'IA a été l'une des tendances technologiques les plus significatives. Cependant, à mesure que le marketing de l'IA se poursuit, les mots à la mode peuvent être accablants. G2 a déterminé quelques tendances au sein des logiciels d'IA : l'IA intégrée et l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS).

IA intégrée

Grâce à l'IA intégrée, les développeurs peuvent intégrer l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond dans les systèmes et les appareils réseau. Cette fonctionnalité intelligente permet aux applications d'exécuter des modèles d'IA au niveau de l'appareil et d'effectuer des tâches "intelligentes" basées sur les résultats. L'IA intégrée est utilisée dans des logiciels comme le CRM, l'automatisation du marketing et l'analyse, permettant des processus rationalisés, des tâches automatisées et des capacités prédictives.

La tendance vers les appareils intégrés associe l'intelligence artificielle à la génération de données, améliorant l'efficacité, la confidentialité et les performances des applications. La demande pour l'IA intégrée augmentera avec le temps, similaire à des tendances comme le déploiement cloud et les capacités mobiles. À l'avenir, les avantages de l'apprentissage automatique ne seront plus considérés comme une offre spéciale du fournisseur mais comme une fonctionnalité attendue.

L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)

Le MLaaS fait partie d'une tendance plus large de la fourniture de services logiciels via le cloud. L'essor de l'infrastructure cloud publique a permis à des entreprises comme Google, Amazon et Microsoft d'offrir des services de développement et d'infrastructure à d'autres entreprises avec un modèle de paiement à l'utilisation.

Le MLaaS est une offre basée sur le cloud qui fournit des outils et des algorithmes d'apprentissage automatique en tant que service, permettant aux individus d'utiliser les capacités de ML sans avoir besoin d'expertise. Les développeurs peuvent utiliser ces algorithmes et solutions préconstruits pour obtenir des insights à partir des données. Les petites entreprises peuvent économiser du temps, des ressources et de l'argent en utilisant des systèmes construits par d'autres entreprises au lieu d'embaucher des développeurs sur leur budget. Avec le besoin croissant d'IA, les entreprises continueront de s'appuyer sur le MLaaS.

Recherché et écrit par Matthew Miller

Revu et édité par Shanti S Nair